Numpy为什么随机选择速度很慢

在本文中，我们将探讨为什么Numpy在进行随机选择时速度比较慢，以及如何提高其执行速度。Numpy的随机选择功能是Python中常用的随机数生成功能，它可以从一个数组或序列中按照给定的权重或概率随机选择一个或多个元素。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy随机选择的原理

Numpy的随机选择功能主要通过np.random.choice函数实现。该函数有多种参数选项，其中最重要的是a和p参数。a参数指定输入数据，可以是一个一维数组、一个列表或一个整数（此时随机数生成器将从0至该整数（不含该整数）之间进行随机生成）；而p参数指定对应元素的概率或权重，如果不指定，则默认所有元素的概率相等。

下面是一个使用np.random.choice函数的例子：

import numpy as np

a = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])
p = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4]

result = np.random.choice(a, p=p)
print(result)

在这个例子中，我们定义了一个一维数组a和一个权重数组p。根据指定的权重，函数将随机选择一个元素并返回。

Numpy随机选择速度慢的原因

尽管Numpy的随机选择功能看起来很简单，执行速度却相对较慢。原因是Numpy在执行随机选择时需要进行大量的条件判断和计算，而这些计算通常是Python解释器执行的，并且numpy.random.choice在每次调用时都会生成一个新的random.RandomState对象。这些因素都导致了Numpy随机选择速度慢的问题。

另外，由于Numpy的随机选择是在Python解释器中执行的，因此它受制于Python的全局解释锁（GIL），从而无法发挥多线程或多核处理器的优势。

提高Numpy随机选择速度的方法

为了改善Numpy的随机选择速度，可以采用以下方法：

1.使用Cython或C扩展来加速函数

Cython是一个将Python源代码转换为C扩展的工具，它可以使Python代码在C语言速度下运行。C扩展使用原生的C代码编写函数，可以加速函数的执行速度。通过将Numpy的随机选择功能编写为Cython或C扩展，可以大幅提高函数的速度。

2. 预先编写随机序列，从而减少随机计算的时间

由于随机选择函数中需要进行大量的随机计算，因此可以通过预先生成随机序列的方式来减少计算时间。这种方法虽然需要更多的内存，但可以大幅提高函数的速度。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

a = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])
p = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4]

rng = np.random.default_rng()
result = a[rng.choice(len(a), size=1, p=p)]

print(result)

在这个示例代码中，我们使用了default_rng方法来生成一个随机数生成器，然后使用choice方法来预先生成一个随机序列。这样，在实际执行随机选择时，只需要从生成好的随机序列中选择一个元素即可。

3. 采用多线程或分布式处理来提高函数速度

由于Numpy的随机选择受制于GIL，无法发挥多线程或多核处理器的优势，因此采用多线程或分布式处理也可以提高函数速度。可以将随机选择操作分配给多个线程或处理器，在并行执行的情况下，整个操作可以更快地完成。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import concurrent.futures

a = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])
p = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4]

def choice():
    return np.random.choice(a, p=p)

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = [executor.submit(choice) for _ in range(100)]

for result in concurrent.futures.as_completed(results):
    print(result.result())

在这个示例代码中，我们使用了concurrent.futures模块来创建多个线程，每个线程都会执行随机选择操作。最后，我们使用as_completed方法来遍历所有完成的结果。

这种方法需要谨慎使用，因为它可能会造成随机性受到影响的问题。不过，如果您知道如何正确使用，这种方法可以显著提高函数速度。